《阿里校友:从阿里巴巴走出的创业牛人们》文章已经归档,不再展示相关内容,编辑建议你查看最新于此相关的内容:前阿里巴巴CEO卫哲:我认为马云要感谢王健林5月10日的杭州黄龙体育场,一场马云卸任集团CEO的演出拉开序幕。当马云像个二十多岁的小伙子,身着潮服,饱含热情的高唱一
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据报道,近日,阿里巴巴董事会主席、联合创始人蔡崇信接受了一次投资人的播客专访。蔡崇信在访谈中,分享了自己的成长经历和在阿里巴巴的工作体验。人们可以更深入地理解阿里巴巴,并不会仅仅将其视为一家试图用廉价的中国产品充斥市场的公司。
近日,在西安举行的世界互联网大会数字丝路发展论坛上,《世界互联网大会跨境电商实践案例集(2024年)》对外发布。阿里巴巴国际站“发挥B2B跨境电商平台全球数字网络优势,帮助中小企业出海”案例被写入案例集。据了解,多年来阿里国际站持续帮助当地企业精准匹配买家、找准细分行业、找到新的增长点,让传统“老外贸”变为跨境电商“新势力”,其中不乏转型外�
阿里终于开始反思自己了。阿里巴巴联合创始人、董事局主席蔡崇信对外表示,过去几年里,阿里落后了,淘天集团的问题在于忽视用户体验,整个集团已经为此进行了重组。在经过二十多年的发展后,电商市场最激烈的竞赛已经拉开序幕。
“五一”劳动节前夕,阿里巴巴发布了一份《“AI”职业趋势报告》,详细解读了我国各行各业如何运用人工智能推动职业发展。报告明确指出,AI在编程、设计、乃至养猪等多个领域都展现出强大的应用价值,预示着“人人都有一个AI助理”的时代正加速到来。情绪价值的创造依赖人与人的沟通。
今天,阿里巴巴全球速卖通发布公告称,将启动百亿补贴品牌出海”,推动更多品牌商家和商品进军海外市场。有媒体报道称,该项目被视为速卖通2024年的一号工程”,目前已有华为、联想、小米、大疆、添可等知名品牌入驻;美的、海信、TCL等也正在接洽中。有分析观点认为,速卖通此番推出品牌出海,旨在通过高单价供给去寻求更大的增长空间。
快科技4月6日消息,据媒体报道,在挪威主权财富基金发布的最新访谈视频中,阿里巴巴联合创始人、董事局主席蔡崇信表示阿里审视内部并反思过去几年时,发现阿里巴巴落后了。因为我们忘记了我们真正的客户是谁。我们的客户是使用我们的应用程序购物的用户,我们没有给他们最好的体验。所以在某种程度上,我们有点自食其果。”蔡崇信表示。其认为,要解决这个问题,阿里首先要承认错误,并对人员进行改组。因此蔡崇信评价新上任的阿里巴巴CEO吴泳铭非常非常注重用户,专注于产品、界面和用户体验”,这对阿里巴巴来说是最重要的。蔡崇信还表?
阿里的通义千问,终于拼齐了1.5系列的最后一块拼图——正式开源Qwen1.5-32B。直接来看“成绩单”。GQA的引入就降低了注意力计算的数量,从加速了推理时间。
千呼万唤始出来!阿里对口型项目EMO终于开启内测了。它能够将一张简单的照片转化为唱歌视频,为用户提供了一种全新的数字人出镜体验。EMO在250小时的人物讲话视频上训练,不仅匹配了音频中具体发音与人像口型发现了音频中的语气特征与人物表情的关联性,将音频中的情绪色彩反映到人物微表情上。
“从‘敢为行业先’的可持续低价到AI生态的全面构建,阿里云正面向未来的企业及开发者,全力铺设推动社会进步的算力基石”。在阿里云近期发布的品牌宣传片中,分众传媒和百川智能分别现身其中。作为云计算产业的领航者,阿里云也将继续以造浪者的身份,打造新一代算力基础设施,真正推动“智能化”惠泽千行百业、千家万户。
想获得确定性增长,电商急需一场AI技术革命。在所有以流量为主的商业故事里,有两个字最振奋人心——盘活。相信一向懂得回应商家期待的阿里妈妈,不会让我们久等。
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APOB是一个AI创造者工具,可以生成独特的AI形象,为用户带来无限的创作可能。它可以用于生成图片和视频,适用于各种用途,包括数字孪生、明星致敬和动漫角色动画等。APOB具有灵活性和创造力,可以根据用户的喜好进行个性化定制。
ScrapeGraphAI是一个使用LLM(大型语言模型)和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息,库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程,提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的,但不应被滥用。
databonsai是一个Python库,利用大型语言模型(LLMs)执行数据清洗任务。它提供了一系列工具,包括数据分类、转换和提取,以及对LLM输出的验证,支持批量处理以节省令牌,并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架,用于组织 RAG(Retrieval Augmented Generation)代码库,并提供一个前端界面,以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库,使得在本地测试变得容易,同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术,并提供了一个组织结构,使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的,并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型(LLM),在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型,并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力,是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件,旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块,覆盖12个视频理解任务,展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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